基于String实现同步锁的方法步骤

在某些时候，我们可能想基于字符串做一些事情，比如:针对同一用户的并发同步操作，使用锁字符串的方式实现比较合理。因为只有在相同字符串的情况下，并发操作才是不被允许的。而如果我们不分青红皂白直接全部加锁，那么整体性能就下降得厉害了。

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因为string的多样性，看起来string锁是天然比分段锁之类的高级锁更有优势呢。

因为String 类型的变量赋值是这样的: String a = "hello world."; 所有往往会有个错误的映象，String对象就是不可变的。

额，关于这个问题的争论咱们就不细说了，总之， "a" != "a" 是有可能成立的。

另外，针对上锁这件事，我们都知道，锁是要针对同一个对象，才会有意义。所以，粗略的，我们可以这样使用字符串锁:

public void method1() {
  String str1 = "a";
  synchronized (str1) {
   // do sync a things...
  }
 }
  
 public void method2() {
  String str2 = "a";
  synchronized (str2) {
   // do sync b things...
  }
 }

乍一看，这的确很方便简单。但是，前面说了， "a" 是可能不等于 "a" 的（这是大部分情况，只有当String被存储在常量池中时值相同的String变量才相等）。

所以，我们可以稍微优化下:

public void method3() {
  String str1 = "a";
  synchronized (str1.intern()) {
   // do sync a things...
  }
 }

 public void method4() {
  String str2 = "a";
  synchronized (str2.intern()) {
   // do sync b things...
  }
 }

看起来还是很方便简单的，其原理就是把String对象放到常量池中。但是会有个问题，这些常量池的数据如何清理呢？

不管怎么样，我们是不是可以自己去基于String实现一个锁呢？

肯定是可以的了！直接上代码！

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.ConcurrentMap;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;

/**
 * 基于string 的锁实现
 */
public final class StringBasedMutexLock {

 private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(StringBasedMutexLock.class);

 /**
  * 字符锁 管理器, 将每个字符串 转换为一个 CountDownLatch
  *
  *  即锁只会发生在真正有并发更新 同一个 String 的情况下
  *
  */
 private static final ConcurrentMap lockKeyHolder = new ConcurrentHashMap<>();

 /**
  * 基于lockKey 上锁，同步执行
  *
  * @param lockKey 字符锁
  */
 public static void lock(String lockKey) {
  while (!tryLock(lockKey)) {
   try {
    logger.debug("【字符锁】并发更新锁升级, {}", lockKey);
    blockOnSecondLevelLock(lockKey);
   } catch (InterruptedException e) {
    Thread.currentThread().interrupt();
    logger.error("【字符锁】中断异常:" + lockKey, e);
    break;
   }
  }
 }

 /**
  * 释放 lockKey 对应的锁选项，使其他线程可执行
  *
  * @param lockKey 要使用互斥的字符串
  * @return true: 释放成功, false: 释放失败，可能被其他线程误释放
  */
 public static boolean unlock(String lockKey) {
  // 先删除锁，再释放锁，此处会导致后续进来的并发优先执行，无影响
  CountDownLatch realLock = getAndReleaseLock1(lockKey);
  releaseSecondLevelLock(realLock);
  return true;
 }

 /**
  * 尝试给指定字符串上锁
  *
  * @param lockKey 要使用互斥的字符串
  * @return true: 上锁成功, false: 上锁失败
  */
 private static boolean tryLock(String lockKey) {
  // 此处会导致大量 ReentrantLock 对象创建吗？
  // 其实不会的，这个数量最大等于外部并发数，只是对 gc 不太友好，会反复创建反复销毁y
  return lockKeyHolder.putIfAbsent(lockKey, new CountDownLatch(1)) == null;
 }

 /**
  * 释放1级锁（删除） 并返回重量级锁
  *
  * @param lockKey 字符锁
  * @return 真正的锁
  */
 private static CountDownLatch getAndReleaseLock1(String lockKey) {
  return lockKeyHolder.remove(lockKey);
 }

 /**
  * 二级锁锁定（锁升级）
  *
  * @param lockKey 锁字符串
  * @throws InterruptedException 中断时抛出异常
  */
 private static void blockOnSecondLevelLock(String lockKey) throws InterruptedException {
  CountDownLatch realLock = getRealLockByKey(lockKey);
  // 为 null 说明此时锁已被删除， next race
  if(realLock != null) {
   realLock.await();
  }
 }

 /**
  * 二级锁解锁（如有必要）
  *
  * @param realLock 锁实例
  */
 private static void releaseSecondLevelLock(CountDownLatch realLock) {
  realLock.countDown();
 }

 /**
  * 通过key 获取对应的锁实例
  *
  * @param lockKey 字符串锁
  * @return 锁实例
  */
 private static CountDownLatch getRealLockByKey(String lockKey) {
  return lockKeyHolder.get(lockKey);
 }

}

使用时，只需传入 lockKey 即可。

// 加锁
StringBasedMutexLock.lock(linkKey);
// 解锁
StringBasedMutexLock.unlock(linkKey);

这样做有什么好处吗？

1. 使用ConcurrentHashMap实现锁获取，性能还是不错的;

2. 每个字符串对应一个锁，使用完成后就删除，不会导致内存溢出问题;

3. 可以作为一个外部工具使用，业务代码接入方便，无需像 synchronized 一样，需要整段代码包裹起来;

不足之处？

1. 使用ConcurrentHashMap实现锁获取，性能还是不错的;

2. 每个字符串对应一个锁，使用完成后就删除，不会导致内存溢出问题;

3. 可以作为一个外部工具使用，业务代码接入方便，无需像 synchronized 一样，需要整段代码包裹起来;

4. 本文只是想展示实现 String 锁，此锁并不适用于分布式场景下的并发处理;

扩展: 如果不使用 String 做锁，如何保证大并发前提下的小概率并发场景的线程安全？

我们知道 CAS 的效率是比较高的，我们可以使用原子类来进行CAS的操作。

比如,我们添加一状态字段, 操作此字段以保证线程安全:

/**
  * 运行状态
  *
  *   4: 正在删除, 1: 正在放入队列中, 0: 正常无运行
  */
 private transient volatile AtomicInteger runningStatus = new AtomicInteger(0);
 
 
 // 更新时先获取该状态:
 public void method5() {
  AtomicInteger runningStatus = link.getRunningStatus();
  // 正在删除数据过程中，则等待
  if(!runningStatus.compareAndSet(0, 1)) {
   // 1. 等待另外线程删除完成
   // 2. 删除正在更新标识
   // 3. 重新运行本次数据放入逻辑
   long lockStartTime = System.currentTimeMillis();
   long maxLockTime = 10 * 1000;
   while (!runningStatus.compareAndSet(0, 1)) {
    if(System.currentTimeMillis() - lockStartTime > maxLockTime) {
     break;
    }
   }
   runningStatus.compareAndSet(1, 0);
   throw new RuntimeException("数据正在更新,重新运行: " + link.getLinkKey() + link);
  }
  try {
   // do sync things
  }
  finally {
   runningStatus.compareAndSet(1, 0);
  }
 }
 
 public void method6() {
  AtomicInteger runningStatus = link.getRunningStatus();
  if (!runningStatus.compareAndSet(0, 4)) {
   logger.error(" 数据正在更新中，不得删除，返回 ");
   return;
  }
  try {
   // do sync things
  }
  catch (Exception e) {
   logger.error("并发更新异常:", e);
  }
  finally {
   runningStatus.compareAndSet(4, 0);
  }
 }

实际测试下来，CAS 性能是要比 synchronized 之类的锁性能要好的。当然，我们这里针对的并发数都是极少的，我们只是想要保证这极少情况下的线程安全性。所以，其实也还好。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对创新互联的支持。

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标题路径：http://cxhlcq.com/article/ipicog.html

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